Keras模型详解：Sequential、Functional与Subclassing API的区别

"这篇文章除了介绍keras的三种模型实现方式——序列式API、函数式API和子类API，还提到了使用CIFAR10数据集比较keras和pytorch构建模型的差异。" 在深度学习框架Keras中，模型的构建方式有三种，每种都有其特定的应用场景和优势： 1. **序列式(Sequential)API** 序列式API是最基础且最直观的模型构建方式。用户可以按照模型的计算流程，从输入到输出，逐层添加神经网络层。例如，你可以先添加一个卷积层，再添加一个池化层，最后加上全连接层和输出层。这种API适合于那些结构简单、线性的模型，如经典的多层感知机（MLP）或者单个分支的卷积神经网络（CNN）。然而，它不支持多输入、多输出或者有共享层的复杂网络结构。 2. **函数式(Functional)API** 函数式API提供了更大的灵活性，可以构建任意复杂的模型，包括有多个输入、输出和共享层的网络。在这个API中，用户可以像操作函数一样操作层对象，通过`Input`层定义输入，通过层之间的连接定义网络流，并通过`Model(input_layers, output_layers)`定义模型。这种方式使得模型的构建更像一种图形编程，适合于需要自定义网络结构的情况，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）以及复杂的多任务学习模型。 3. **子类(Subclassing)API** 子类API允许开发者直接继承`tf.keras.Model`类，然后定义自己的模型结构。用户可以在子类中定义`__init__`方法来创建层，并在`call`方法中定义前向传播的逻辑。这种方式给开发者提供了最大的自由度，可以实现任何自定义的网络结构和运算，但同时也要求更高的编码技巧和理解深度。 关于CIFAR10数据集，它是常用的图像识别数据集，包含10个类别，每个类别有5000张训练图像和1000张测试图像，尺寸为32x32像素。在PyTorch中，可以通过`torchvision.datasets.CIFAR10`加载数据集，数据集中的每个样本包含一个图像和对应的标签。在处理时，通常会使用`DataLoader`来批量加载和预处理数据，以便于模型训练。 对比keras和pytorch构建模型，两者都是强大的深度学习框架，但在模型定义和执行上有不同。PyTorch的模型构建更接近底层的张量操作，灵活性高，易于调试，而Keras的高层API则更加简洁，适用于快速原型设计。在构建Residual Network这样的复杂模型时，两者的差异可能会体现在代码结构和可读性上。选择哪个框架取决于项目需求、团队经验和开发偏好。